滑鐵盧大學數(shù)據(jù)科學與人工智能專業(yè)學費貴嗎?需要相關背景專業(yè)嗎?
2024-07-06 12:42:29 來源：中國教育在線
近年來，越來越多的中國學子選擇留學，那其中滑鐵盧大學數(shù)據(jù)科學與人工智能專業(yè)學費貴嗎?需要相關背景專業(yè)嗎?？本文則針對這個問題，為大家整理了資料，接下來咱們就一起往下了解吧。
滑鐵盧大學數(shù)據(jù)科學與人工智能專業(yè)學費
13332.00/年*張同學滑鐵盧大學環(huán)境與商業(yè)成功案例
滑鐵盧大學數(shù)據(jù)科學與人工智能專業(yè)錄取條件
均分要求：GPA最低：78%;高等教育機構(gòu)的數(shù)據(jù)科學，計算機科學，統(tǒng)計學，數(shù)學或相關學科學士學位。
背景專業(yè)要求：數(shù)據(jù)科學，計算機科學，統(tǒng)計學，數(shù)學或相關學科學士學位。
工作經(jīng)驗要求：至少具有計算機科學或統(tǒng)計學方面的高級經(jīng)驗。
雅思：總分7.5，寫作和口語：7
托福：總分100，寫作和口語：26
滑鐵盧大學數(shù)據(jù)科學與人工智能專業(yè)課程
基礎課(1門)：
CS 600 Fundamentals of Computer Science for Data Science (designed fornon-CS major background students) 數(shù)據(jù)科學計算機科學基礎知識(專為非CS專業(yè)背景學生設計)
STAT 845 Statistical Concepts for Data Science (designed for non-STAT majorbackground students) 數(shù)據(jù)科學的統(tǒng)計概念(為非STAT專業(yè)背景的學生設計)
核心課程(5門)：
STAT 847 Exploratory Data Analysis 探索性數(shù)據(jù)分析
2選一：
CS 651 Data-Intensive Distributed Computing (designed for CS majorbackground students), or 數(shù)據(jù)密集型分布式計算(專為CS專業(yè)背景學生設計)
CS 631 Data-Intensive Distributed Analytics (designed for non-CS majorbackground students) 數(shù)據(jù)密集型分布式分析(為非CS專業(yè)背景知識的學生設計)
3選一：
STAT 841 Statistical Learning - Classification 統(tǒng)計學習-分類
STAT 842 Data Visualization 數(shù)據(jù)可視化
STAT 844 Statistical Learning - Function Estimation 統(tǒng)計學習-函數(shù)估計
4選一：
CS 638 Principles of Data Management and Use 數(shù)據(jù)管理和使用原則
CS 648 Database Systems Implementation 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實施
CS 680 Introduction to Machine Learning 機器學習入門
CS 685 Machine Learning: Statistical and Computational Foundations機器學習：統(tǒng)計和計算基礎
3選一：
CO 602 / CS 795 Fundamentals of Optimization 優(yōu)化基礎
CO 673 / CS 794 Optimization for Data Science 數(shù)據(jù)科學優(yōu)化
CO 663 Convex Optimization and Analysis 凸優(yōu)化和分析
選修課：
CO 602 / CS 795 Fundamentals of Optimization 優(yōu)化基礎
CO 673 / CS 794 Optimization for Data Science 數(shù)據(jù)科學優(yōu)化
CO 650 Combinatorial Optimization 組合優(yōu)化
CO 663 Convex Optimization and Analysis 凸優(yōu)化和分析
CO 769 Topics in Continuous Optimization(*) 連續(xù)優(yōu)化主題
CS 638 Principles of Data Management and Use 數(shù)據(jù)管理和使用原則
CS 648 Database Systems Implementation 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實施
CS 654 Distributed Systems 分布式系統(tǒng)
CS 680 Introduction to Machine Learning 機器學習入門
CS 685 Machine Learning: Statistical and Computational Foundations機器學習：統(tǒng)計和計算基礎
CS 686 Introduction to Artificial Intelligence 人工智能簡介
CS 740 Database Engineering 數(shù)據(jù)庫工程
CS 742 Parallel and Distributed Database Systems 并行和分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
CS 743 Principles of Database Management and Use 數(shù)據(jù)庫管理和使用原則
CS 786 Probabilistic Inference and Machine Learning 概率推理與機器學習
CS 798 Advanced Research Topics(*) 高級研究主題
CS 848 Advanced Topics in Databases(*) 數(shù)據(jù)庫中的高級主題
CS 856 Advanced Topics in Distributed Computing(*) 分布式計算高級主題
CS 885 Advanced Topics in Computational Statistics(*) 計算統(tǒng)計高級主題
CS 886 Advanced Topics in Artificial Intelligence 人工智能高級主題
STAT 840 Computational Inference 計算推斷
STAT 841 Statistical Learning - Classification 統(tǒng)計學習-分類
STAT 842 Data Visualization 數(shù)據(jù)可視化
STAT 844 Statistical Learning - Function Estimation 統(tǒng)計學習-函數(shù)估計
STAT 946 Topics in Probability and Statistics(*) 概率統(tǒng)計主題
DS 701/702 Data Science Project 12 數(shù)據(jù)科學項目
滑鐵盧大學數(shù)據(jù)科學與人工智能專業(yè)就業(yè)前景
可從事的工作：大數(shù)據(jù)專家數(shù)據(jù)科學家，數(shù)據(jù)分析師，人工智能專家，業(yè)務分析經(jīng)理，數(shù)據(jù)管理顧問，數(shù)據(jù)庫管理員/經(jīng)理。
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